(57)【要約】【課題】  作業負担を軽減して利便性を高めるとともに、計算量を軽減する。【解決手段】  学習過程と、学習過程における学習結果をもとに、対象文書の特徴が文書集合の特徴に適合するか否かを判定する判定過程を有する文書類否判定システムにおいて、学習過程で、文書集合に属する文書ごと、および文書集合に属さない文書ごとに、各文書に含まれる語句を抽出し、語句ごとにその語句が文書集合に属する文書に出現した回数と文書集合に属さない文書に出現した回数を求めることにより、その語句を含む文書が文書集合に属する文書である確率を求める場合、予め語句を、文書の内容を特徴的に表現する機能を持つ特徴語句と、文書の内容を特徴的に表現する機能を持たない非特徴語句に分類し、非特徴語句の出現回数または、非特徴語句に関する確率について、初期値を設定しておくように構成する。【選択図】  図１
2006244294.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
内容的に類似する任意の１または複数の文書から構成される文書集合の特徴を学習する学習過程と、当該学習過程における学習結果をもとに、与えられた文書である対象文書の特徴が前記文書集合の特徴に適合するか否かを判定する判定過程を有する文書類否判定システムにおいて、
前記学習過程で、前記文書集合に属する文書ごと、および前記文書集合に属さない文書ごとに、各文書に含まれる語句を抽出し、語句ごとにその語句が前記文書集合に属する文書に出現した回数と前記文書集合に属さない文書に出現した回数を求めることにより、その語句を含む文書が前記文書集合の特徴に適合する文書である確率を求める場合、予め前記語句を、文書の内容を特徴的に表現する機能を持つ特徴語句と、文書の内容を特徴的に表現する機能を持たない非特徴語句に分類し、当該非特徴語句の出現回数または、当該非特徴語句に関する前記確率について、初期値を設定しておくことを特徴とする文書類否判定システム。
【請求項２】
内容的に類似する任意の１または複数の文書から構成される文書集合の特徴を学習する学習過程と、当該学習過程における学習結果をもとに、与えられた文書である対象文書の特徴が前記文書集合の特徴に適合するか否かを判定する判定過程を有する文書類否判定方法において、
前記学習過程で、前記文書集合に属する文書ごと、および前記文書集合に属さない文書ごとに、各文書に含まれる語句を抽出し、語句ごとにその語句が前記文書集合に属する文書に出現した回数と前記文書集合に属さない文書に出現した回数を求めることにより、その語句を含む文書が前記文書集合の特徴に適合する文書である確率を求める場合、予め前記語句を、文書の内容を特徴的に表現する機能を持つ特徴語句と、文書の内容を特徴的に表現する機能を持たない非特徴語句に分類し、当該非特徴語句の出現回数または、当該非特徴語句に関する前記確率について、初期値を設定しておくことを特徴とする文書類否判定方法。
【請求項３】
内容的に類似する任意の１または複数の文書から構成される文書集合の特徴を学習する学習過程と、当該学習過程における学習結果をもとに、与えられた文書である対象文書の特徴が前記文書集合の特徴に適合するか否かを判定する判定過程を有する文書類否判定プログラムにおいて、コンピュータに、
前記学習過程で、前記文書集合に属する文書ごと、および前記文書集合に属さない文書ごとに、各文書に含まれる語句を抽出し、語句ごとにその語句が前記文書集合に属する文書に出現した回数と前記文書集合に属さない文書に出現した回数を求めることにより、その語句を含む文書が前記文書集合の特徴に適合する文書である確率を求める場合、予め前記語句を、文書の内容を特徴的に表現する機能を持つ特徴語句と、文書の内容を特徴的に表現する機能を持たない非特徴語句に分類し、当該非特徴語句の出現回数または、当該非特徴語句に関する前記確率について、初期値を設定しておく機能を実現させることを特徴とする文書類否判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は文書類否判定システム、文書類否判定方法、および文書類否判定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の文書類否判定に関する技術として、下記の非特許文献１に記載されたものがある。
【０００３】
非特許文献１の技術では、あるユーザ（Ａとする）のブックマークに登録されているＷｅｂページの趣味嗜好を学習し、データベースに蓄積する。次に、この学習結果をもとに、他のユーザ（Ｂとする）のブックマークに登録されているＷｅｂページの趣味嗜好が、前記ユーザＡのブックマークの趣味嗜好と同じであるか否かを判定し、同じであれば、ユーザＡのブックマークにユーザＢのブックマークを追加し、同一の趣味嗜好に対応するブックマークの豊富化をはかる。
【非特許文献１】天野環，中里秀則，「べイズ推定を用いたＷｅｂマイニング」，２００４年電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集，Ｎｏ．Ｂ−１９−９，ｐ．４０４，２００４年９月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述した非特許文献１の技術では、前記学習において、大量のＷｅｂページを、前記ユーザＡのブックマークに登録されているＷｅｂページの趣味嗜好に関係のあるページと、無関係なページに分け、各トークン（単語）が、関係のあるページに出現した回数と、無関係なページに出現した回数をカウントし、このカウント値をもとに、各トークンごとに、そのトークンが出現したページが関係のあるページである確率を算出する。
【０００５】
一例として、当該学習に必要な関係のあるページの数は３００ページ程度、無関係なページの数は５００ページ程度になるが、これだけのページを集めて処理するには、前記学習のためのユーザの作業負担や情報処理装置が実行すべき計算の計算量が膨大なものとなってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる課題を解決するために、第１の本発明は、内容的に類似する任意の１または複数の文書から構成される文書集合の特徴を学習する学習過程と、当該学習過程における学習結果をもとに、与えられた文書である対象文書の特徴が前記文書集合の特徴に適合するか否かを判定する判定過程を有する文書類否判定システムにおいて、前記学習過程で、前記文書集合に属する文書ごと、および前記文書集合に属さない文書ごとに、各文書に含まれる語句を抽出し、語句ごとにその語句が前記文書集合に属する文書に出現した回数と前記文書集合に属さない文書に出現した回数を求めることにより、その語句を含む文書が前記文書集合の特徴に適合する文書である確率を求める場合、予め前記語句を、文書の内容を特徴的に表現する機能を持つ特徴語句と、文書の内容を特徴的に表現する機能を持たない非特徴語句に分類し、当該非特徴語句の出現回数または、当該非特徴語句に関する前記確率について、初期値を設定しておくことを特徴とする。
【０００７】
また、第２の本発明では、内容的に類似する任意の１または複数の文書から構成される文書集合の特徴を学習する学習過程と、当該学習過程における学習結果をもとに、与えられた文書である対象文書の特徴が前記文書集合の特徴に適合するか否かを判定する判定過程を有する文書類否判定方法において、前記学習過程で、前記文書集合に属する文書ごと、および前記文書集合に属さない文書ごとに、各文書に含まれる語句を抽出し、語句ごとにその語句が前記文書集合に属する文書に出現した回数と前記文書集合に属さない文書に出現した回数を求めることにより、その語句を含む文書が前記文書集合の特徴に適合する文書である確率を求める場合、予め前記語句を、文書の内容を特徴的に表現する機能を持つ特徴語句と、文書の内容を特徴的に表現する機能を持たない非特徴語句に分類し、当該非特徴語句の出現回数または、当該非特徴語句に関する前記確率について、初期値を設定しておくことを特徴とする。
【０００８】
さらに、第３の本発明では、内容的に類似する任意の１または複数の文書から構成される文書集合の特徴を学習する学習過程と、当該学習過程における学習結果をもとに、与えられた文書である対象文書の特徴が前記文書集合の特徴に適合するか否かを判定する判定過程を有する文書類否判定プログラムにおいて、コンピュータに、前記学習過程で、前記文書集合に属する文書ごと、および前記文書集合に属さない文書ごとに、各文書に含まれる語句を抽出し、語句ごとにその語句が前記文書集合に属する文書に出現した回数と前記文書集合に属さない文書に出現した回数を求めることにより、その語句を含む文書が前記文書集合の特徴に適合する文書である確率を求める場合、予め前記語句を、文書の内容を特徴的に表現する機能を持つ特徴語句と、文書の内容を特徴的に表現する機能を持たない非特徴語句に分類し、当該非特徴語句の出現回数または、当該非特徴語句に関する前記確率について、初期値を設定しておく機能を実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、作業負担を軽減して利便性を高めるとともに、計算量を軽減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（Ａ）実施形態
以下、本発明にかかる文書類否判定システム、文書類否判定方法、および文書類否判定プログラムを、Ｗｅｂのクライアント装置に適用した場合を例に実施形態について説明する。
【００１１】
（Ａ−１）実施形態の構成
本実施形態にかかるクライアント装置１０の構成例を図１に示す。当該クライアント装置１０は基本的にＷｅｂブラウザＢＲ１を搭載した通常のパソコンであってよい。当該クライアント装置１０はユーザＵＡによって利用されるものとする。
【００１２】
図１において、当該クライアント装置１０は、通信部１１と、制御部１２と、記憶部１３と、入力部１４と、トークン分割機能部１５と、学習機能部１６と、トークンデータベース部１７と、トークン出現回数初期設定機能部１８とを備えている。
【００１３】
このうち通信部１１は、当該クライアント装置１０が例えばインターネットなどを経由して所望のＷｅｂサーバと通信する際に機能する部分である。
【００１４】
制御部１２は、ハードウエア的には当該クライアント装置１０のＣＰＵ（中央処理装置）に相当し、ソフトウエア的にはＯＳ（オペレーティングシステム）や前記ＷｅｂブラウザＢＲ１などの各種プログラムに相当する部分である。
【００１５】
記憶部１３はハードウエア的には、揮発性記憶手段（ＲＡＭなど）や、不揮発性記憶手段（ハードディスクなど）によって構成される記憶資源であり、ソフトウエア的には、各種のファイルがこの部分に含まれ得る。前記ＯＳやＷｅｂブラウザＢＲ１などのプログラムファイルもこのようなファイルの一つであるから、その物理的な実体は、この記憶部１３に位置する。
【００１６】
残りの構成要素１４〜１８は本実施形態に特徴的なものである。構成要素１４〜１８の主な機能は様々な形で実現され得るが、一例として、ＷｅｂブラウザＢＲ１の機能を拡張するプラグインソフトなどの形で実現されるものであってもよい。
【００１７】
入力部１４は、ユーザＵＡが操作してクライアント装置１０に指示を伝える部分である。ハードウエア的には、例えば、キーボードやマウスなどによって当該入力部１４が構成されるものであってよい。本実施形態における学習（学習フェーズ）では、任意のＷｅｂページ（学習対象ページ）を指定したとき、その学習対象ページが、ブックマークＢＭ１〜ＢＭ３の示す趣味嗜好に適合するか否か、すなわち、ブックマークＢＭ１〜ＢＭ３の示す趣味嗜好に関係のあるページであるか、無関係なページであるかを逐一、ユーザＵＡが判断することになるが、この判断の結果をユーザＵＡからクライアント装置１０に伝えるため、当該入力部１４が利用される。
【００１８】
また、図示しない表示部（例えば、液晶ディスプレイ装置など）を当該クライアント装置１０が搭載していてよいことは当然である。前記ＷｅｂブラウザＢＲ１が表示するブラウザ画面や前記ＷｅｂブラウザＢＲ１が備えるブックマーク機能も、当該表示部を介してユーザＵＡに提供される。また、前記学習対象ページが、関係のあるページであるか、無関係なページであるかを判断するとき、通常、ユーザＵＡは当該表示部を介して学習対象ページの内容を閲覧することになる。
【００１９】
トークン分割機能部１５は、形態素解析などの機能に対応する部分で、前記学習対象ページが読み込まれたとき、その学習対象ページの内容を構成する文章を、トークン（単語）に分割する。
【００２０】
学習機能部１６は、前記学習を実行する部分である。
【００２１】
学習は、最終的に、トークンごとに、そのトークンが出現したＷｅｂページが関係のあるページである確率を求めることができるものであればどのようなものであってもよいが、例えば、次の式（１）にしたがって確率Ｐ（ｔ）を求めることをその学習の内容としてもよい。
【数１】
2006244294.tif 000003
【００２２】
ここで、ｗｅｂは関係のあるページの総数、ｎｏｗｅｂは無関係なページの総数、ｗはそのトークンが関係のあるページに出現した回数、ｎｗはそのトークンが無関係なページに出現した回数である。
【００２３】
この式（１）で示される確率Ｐ（ｔ）は最小値が０、最大値が１で、０に近いほど無関係なページである可能性が高く、１に近いほど関係のあるページである可能性が高いことを示す。
【００２４】
個々のトークンについて、当該確率Ｐ（ｔ）を求めることが、本実施形態における学習である。前記式（１）の結果を得るだけならば、学習対象ページは１ページでもよいが、信頼性のある学習結果（すなわち、信頼性のある確率Ｐ（ｔ））を得るためには、膨大な数の学習対象ページが必要である。一例としては、従来の学習では、上述したように、関係のあるページの数が３００ページ程度、無関係なページの数が５００ページ程度、必要であった。
【００２５】
なお、複数のトークンに関する当該確率Ｐ（ｔ）をもとに、最終的に、あるｗｅｂページ（判定対象ページ）が、関係のあるページであるか、無関係なページであるかを特定するのが、本実施形態における判定（判定フェーズ）である。この判定は、情報処理装置（ここでは、クライアント装置１０）が自動的に実行する。
【００２６】
判定も、この目的を達成できるものであれば、様々な形で実現することが可能であるが、例えば、次の式（２）に示す結合確率Ｐ（ｅ）にしたがって実現してもよい。
【数２】
2006244294.tif 000004
【００２７】
膨大な数の学習対象ページについて、膨大な数のトークンを処理して、個々のトークンごとに前記確率Ｐ（ｔ）を求めれば、確率Ｐ（ｔ）を横軸に、その確率Ｐ（ｔ）の値に対応するトークンの数を縦軸に取ったトークン分布を求めることができる。トークン分布は趣味嗜好ごとに求めることが可能で、例えば、趣味嗜好が「天文学」である場合のトークン分布と、趣味嗜好が「経済学」である場合のトークン分布は明らかに異なるものとなる。図４（Ａ）には趣味嗜好が「天文学」である場合のトークン分布の一例を示し、図４（Ｂ）には趣味嗜好が「経済学」である場合のトークン分布の一例を示している。
【００２８】
趣味嗜好は個々のクライアント装置に登録されたブックマークＢＭ１〜ＢＭ３の集合体ＢＭＳＴに対応付けることができる。例えば、前記クライアント装置１０にはユーザＵＡの趣味嗜好に合わせたブックマークＢＭ１〜ＢＭ３が登録されるはずである。例えば、ユーザＵＡの趣味嗜好が「天文学」であるなら、クライアント装置１０に登録されたブックマークＢＭ１〜ＢＭ３の集合体（あるいは、当該ブックマークＢＭ１によって指定されるＷｅｂページの集合体）ＢＭＳＴは趣味嗜好「天文学」に、良好に適合するものとなる傾向が強い。ブックマーク機能はＷｅｂアクセスのためのユーザの操作を簡略化するための機能であり、ブックマーク機能に登録した個々のブックマーク（例えば、ＢＭ１）は、比較的長期間に渡って、そのユーザが繰り返しアクセスするページを指定するＵＲＬに対応するものであるか、あるいは、その可能性が高いとそのユーザ（ここでは、ＵＡ）自身が判断したものだからである。
【００２９】
このトークン分布上で、確率Ｐ（ｔ）の値が０．５付近に分布するトークンは、例えば、「私」や「今」などのように、特定の趣味嗜好に依存することなく、広く一般的に用いられる傾向の強いトークンである。換言するなら、このようなトークンは、どのような趣味嗜好に関しても、その趣味嗜好の特徴を表現することのできないトークン（無特徴表示トークン）であるとみることもできる。
【００３０】
一方、ある趣味嗜好のトークン分布上で、確率Ｐ（ｔ）が１付近に分布するトークンは、その趣味嗜好の特徴を良好に表現することのできるトークン（特徴表示トークン）である。例えば、趣味嗜好「天文学」の場合には、具体的な惑星の名称（例えば、「金星」、「木星」など）や、「公転周期」、「天文距離」、「組成成分」、「光年」、「衛星」、「宇宙」などの単語は、天文学の特徴を良好に表現することのできるトークンとなり得、学習によって、天文学のトークン分布でＰ（ｔ）が１付近に分布する可能性がある。
【００３１】
反対に、天文学のトークン分布上では、例えば、「政治情勢」、「スポーツニュース」などの各トークンは、確率Ｐ（ｔ）が０付近に分布する可能性が高く、その趣味嗜好の特徴をネガティブに表現するトークン（反特徴表示トークン）である。
【００３２】
ただし、ある趣味嗜好で確率Ｐ（ｔ）が０付近に分布するような反特徴表示トークンは別な趣味嗜好のトークン分布では、確率Ｐ（ｔ）が１付近に分布して特徴表示トークンとなる可能性もある。例えば、トークン「政治情勢」は経済学のトークン分布上では、確率Ｐ（ｔ）が１付近に分布するものとなる可能性がある。
【００３３】
結局、ある趣味嗜好のトークン分布で確率Ｐ（ｔ）が０．５から離れた位置に分布するトークンほど、統計的に見て、何らかの趣味嗜好の特徴を良好に表現する能力が高いトークンであるということができる。換言するなら、前記トークン「政治情勢」などの反特徴表示トークンも、天文学のトークン分布上で、確率Ｐ（ｔ）が大変小さい位置（０付近）に分布することによって、天文学の特徴を良好に表現しているとみることができる。
【００３４】
以上の点から、ある判定対象ページがある趣味嗜好（ここでは、「天文学」を仮定）の特徴に適合するか否かを判定する場合、次のような方法を取ることができる。
【００３５】
すなわち、その判定対象ページから抽出した多数のトークンのうち、天文学のトークン分布上で、確率Ｐ（ｔ）の値が０．５から遠く離れているものほど優先的に所定数（例えば、１５個）選択し、その１５個のトークンに関する確率Ｐ（ｔ）をもとに前記式（２）の結合確率を求め、当該式（２）の結合確率の値が所定の判定基準値（例えば、０．９）以上であるなら、その判定対象ページを、天文学に対して関係のあるページと判定するようにしてもよい。
【００３６】
前記トークンデータベース部１７は、前記学習機能部１６の学習によって得られた情報（トークンごとの確率Ｐ（ｔ）など）を保存しておくためのデータベースである。トークンデータベース部１７を実現するための記憶資源は、前記記憶部１３から得てもよいことは当然である。
【００３７】
前記トークン出現回数初期設定機能部１８は、前記無特徴表示トークンに関する情報を、前記学習を開始する前に、トークンデータベース部１７に設定（初期設定）する部分である。ここで、初期設定の対象となる情報は、前記無特徴表示トークンの出現回数および／または、無特徴表示トークンに関する確率Ｐ（ｔ）である。
【００３８】
あるトークンに関し、前記式（１）で用いた各パラメータｗ，ｎｗ，ｗｅｂ，ｎｏｗｅｂに関する初期値を設定すると、当該トークンに関する確率Ｐ（ｔ）の初期値も得られる。初期設定で、各パラメータｗ，ｎｗ，ｗｅｂ，ｎｏｗｅｂに関する初期値を設定することによって確率Ｐ（ｔ）の初期値を算出させてもよいし、初期設定で、確率Ｐ（ｔ）の初期値自体を設定するようにしてもよい。
【００３９】
もちろん、これらのパラメータｗ，ｎｗ，ｗｅｂ，ｎｏｗｅｂに関しては、実際に学習を行わなければ真の値が得られないから、初期設定では、仮定の値を設定することになる。ユーザＵＡは、次のようにしてこの仮定の値を決めることができる。
【００４０】
本来、そのトークンが関係のあるページに出現した回数を示すｗについては、そのトークンの全種類のページにおける出現回数の平均値（標準的な値（固定値）をトークンごとに予め求めて決めておいてもよい）を用い、本来、そのトークンが無関係なページに出現した回数を示すｎｗについても、そのトークンの全種類のページにおける出現回数の平均値を用いる。すなわち、ｗとｎｗに同じ値を設定する。
【００４１】
また、本来、学習に用いた関係のあるページの総数を示すｗｅｂについては例えば３００ページ、本来、学習に用いた無関係なページの総数を示すｎｏｗｅｂについては例えば５００ページとする。
【００４２】
実際の無特徴表示トークンの出現回数や確率Ｐ（ｔ）は、学習を行ってみなければ分からないし、現実に任意の１つのトークンが真に無特徴表示トークンであるか否かという基本的な問題さえ、実際には学習してみなければ明確に判定できないことも少なくないが、ここでは、予め無特徴表示トークンを決められるものとし、無特徴表示トークンに関する初期設定を行う。一般的には、例えば、前記「私」や「今」などのトークンは、無特徴表示トークンとみなしても問題が起きることは少ないものと考えられる。
【００４３】
従来の学習では、関係のあるページや無関係なページを相当数、学習することによってはじめて、真に無特徴表示トークンであるトークンが、ある趣味嗜好のトークン分布においてＰ（ｔ）が０．５付近に分布するようになるものであるが、学習の当初から初期設定により、０．５付近に分布するようにしておけば、無特徴表示トークンが、誤って特徴表示トークンや反特徴表示トークンとされる可能性も低くなる。これによって、多くのケースで、前記式（２）で示される結合確率に基づく判定の精度が高まることが期待できる。
【００４４】
初期設定を行ったあとの学習では、初期設定の対象となった無特徴表示トークンに関する出現回数のカウントなどを行わないようにしてもよいが、行うようにしてもよい。行う場合には、例えば、次のような構成を取ることが可能である。すなわち、該当する無特徴表示トークンの関係のあるページや無関係なページにおける出現回数の総和が、当該無特徴表示トークンに関して初期設定された値である前記ｗおよびｎｗの和（ｗ＋ｎｗ）を越えたら、初期設定された当該ｗおよびｎｗを破棄し、それ以降は、学習による出現回数を採用する。
【００４５】
これは、計算量の軽減には反する構成であるが、学習の信頼性の向上に寄与する。初期設定によって設定された値（出現回数や確率Ｐ（ｔ））よりも、学習によって得られた値のほうが信頼性が高いからである。
【００４６】
いずれにしても、初期設定を行うことによって、学習対象ページ（関係のあるページおよび無関係なページ）の数を低減させることができれば、それによって、ユーザＵＡの作業負担やクライアント装置１０の情報処理に要する計算量を大幅に低減することができる。
【００４７】
以下、上記のような構成を有する本実施形態の動作について、図２および図３のフローチャートを参照しながら説明する。
【００４８】
図２は、前記学習に関する動作を示すフローチャートで、Ｓ１０〜Ｓ１７の各ステップを備えている。
【００４９】
図３は、前記判定に関する動作を示すフローチャートで、Ｓ２０〜Ｓ２７の各ステップを備えている。
【００５０】
（Ａ−２）実施形態の動作
図２に示すように、前記学習（学習フェーズ）を開始するときに（あるいは、それ以前に）に初期設定を行う（Ｓ１０）。この初期設定では、上述したように、各パラメータｗ，ｎｗ，ｗｅｂ，ｎｏｗｅｂに関する初期値を設定することによって確率Ｐ（ｔ）の初期値を算出させてもよいし、初期設定で、確率Ｐ（ｔ）の初期値自体を設定するようにしてもよい。
【００５１】
ただし、上述したように、該当する無特徴表示トークンの関係のあるページや無関係なページにおける出現回数の総和が、当該無特徴表示トークンに関して初期設定された値である前記ｗおよびｎｗの和（ｗ＋ｎｗ）を越えたら、初期設定された当該ｗおよびｎｗを破棄し、それ以降は、学習による出現回数を採用する構成を取るなら、各パラメータ（少なくとも、ｎとｎｗ）に関する初期値を設定する必要がある。
【００５２】
ステップＳ１０につづいて学習対象ページのＵＲＬを取得し（Ｓ１１）、当該ＵＲＬによって指定されるＨＴＭＬ文書（学習対象ページ）を取得する（Ｓ１２）。ステップＳ１１のＵＲＬの取得は、例えば、趣味嗜好がユーザＵＡ自身と同じである可能性の高い他のユーザ（例えば、前記Ｂ）のブックマークの集合体を取得することによって行うことができる。ステップＳ１２は、前記クライアント装置１０に搭載されたＷｅｂブラウザＢＲ１と、該当するＷｅｂサーバのあいだで行われる通常の通信によって実現される。
【００５３】
学習対象ページが１つ取得できるごとに、その学習対象ページの内容をクライアント装置１０の前記表示部に画面表示して、ユーザＵＡに当該学習対象ページが、関係のあるページであるか、無関係なページであるかを判断させ、前記入力部１４からその判断結果を入力させる必要がある。この入力は、どの時点で行ってもよく、もし可能ならば、予め関係のあるページであるか、無関係なページであるかを判断して、その判断結果を入力しておくようにしてもよいが、学習対象ページ１ページごとに１回、行う必要がある。一例として、前記ステップＳ１２の直後にユーザＵＡが当該入力を行うようにしてもよい。
【００５４】
いずれにしても、学習対象ページが取得できると、クライアント装置１０内の前記トークン分割機能部１５が、当該学習対象ページからトークンを抽出するための処理を実行する（Ｓ１３）。文章を含むＨＴＭＬファイルであればトークンを抽出できるはずであるが、文章を含まないＷｅｂページ（例えば、画像データ主体のページなど）の場合には、トークンを抽出できない可能性がある。なお、画像としての文字列によって文章が構成されたＷｅｂページもあり得るが、そのようなＷｅｂページが学習対象ページである場合、文字認識の技術などを活用してトークンを抽出することも可能である。また、文章を含むＨＴＭＬファイルであっても、抽出できるすべてのトークンの抽出が終わっている場合には、それ以上、トークンの抽出を行えない。
【００５５】
いすれにしても、トークンの抽出を行えない場合には、ステップＳ１３はＮｏ側に分岐して、当該学習対象ページに対する学習を終える（Ｓ１４）。
【００５６】
トークンの抽出が行えた場合には、ステップＳ１３はＹｅｓ側に分岐し、抽出したそのトークンがすでに抽出して前記トークンデータベース部１７に登録してあるいずれかのトークンと同じか否かを検査する（Ｓ１５）。
【００５７】
検査の結果、これまでトークンデータベース部１７に登録していない新たなトークンである場合には、当該ステップＳ１５はＮｏ側に分岐し、その新たなトークンの登録を行うが（Ｓ１６）、すでに抽出し登録してあるいずれかのトークンと同じである場合には、そのトークンの出現回数をインクリメント（＋１）する（Ｓ１７）。
【００５８】
通常、１つの学習対象ページに対する学習は、ステップＳ１３，Ｓ１５，Ｓ１６，Ｓ１７が繰り返されることによって進行し、抽出するトークンがなくなったときにステップＳ１４が実行されることによって終了する。
【００５９】
これと同様な学習が、学習対象ページのページ数に応じて数百回繰り返される。従来と同様、関係のあるページの数が３００ページ、無関係なページの数が５００ページであるものとすると、８００回繰り返されることになる。ただし本実施形態の場合、ステップＳ１０で行った初期設定の効果として、後述するように、この繰り返し回数を低減することが可能である。
【００６０】
この学習の結果として、トークンデータベース部１７には、十分な数のトークンが登録され、各トークンごとに、信頼性の高い前記確率Ｐ（ｔ）が得られると、いつでも判定（判定フェーズ）を開始することができる。判定では、上述したように、ＵＲＬによって指定されたあるＷｅｂページ（判定対象ページ）が、クライアント装置１０に登録されているブックマークの集合体ＢＭＳＴの趣味嗜好に対して、関係のあるページであるか、無関係なページであるかをクライアント装置１０が自動的に判定する。ある判定対象ページが関係のあるページであると判定された場合、その判定対象ページを取得する際に用いたＵＲＬを新たなブックマークとして、前記集合体ＢＭＳＴに追加する。
【００６１】
判定のための動作は図３に示す通りである。
【００６２】
図３において、ステップＳ２０は前記ステップＳ１１に対応し、ステップＳ２１は前記ステップＳ１２に対応し、ステップＳ２２は前記ステップＳ１３に対応するので、その詳しい説明は省略する。
【００６３】
ただし学習の際には、前記ステップＳ１２の直後にユーザＵＡ自身が、例えば、前記クライアント装置１０の表示部に表示された学習対象ページが関係のあるページであるか、無関係なページであるかを判断し、判断結果を入力したが、判定は情報処理によって自動的に実行されるため、ユーザＵＡはこのような判断を行う必要はない。また、何らかのキーワードを入力するような操作も不要である。
【００６４】
前記ステップＳ２２で判定対象ページからトークンを抽出することができた場合、ステップＳ２２はＹｅｓ側に分岐して、抽出したトークンが所定の特徴表示トークンと一致するか否かを検査する（Ｓ２６）。
【００６５】
この特徴表示トークンは、学習によって得られた多数のトークンのうち、確率Ｐ（ｔ）の値が０．５から遠く離れているものほど優先的に選択することによって選ばれた１５個のトークンであってもよい。上述したように、反特徴表示トークンも、例えば、その反特徴表示トークンの出現回数（あるいは、出現確率）が十分に低いことを条件とすること等により判定に利用することができるが、図３の例では、特徴表示トークンのみを用いている。
【００６６】
抽出したトークンが、いずれの特徴表示トークンとも一致しない場合には、ステップＳ２６はＮｏ側に分岐して処理がステップＳ２２に戻り、いずれかの特徴表示トークンと一致する場合には、その特徴表示トークンの出現回数をインクリメントして（Ｓ２７）、処理がステップＳ２２に戻る。
【００６７】
通常、１つの判定対象ページに対して、ステップＳ２２，Ｓ２６，Ｓ２７を何度も繰り返したあと、それ以上、抽出するトークンがなくなって、前記ステップＳ２２がＮｏ側に分岐する。
【００６８】
上述した式（２）で示す結合確率Ｐ（ｅ）を算出することによって判定を行ってもよいが、図３の例では、当該判定対象ページにおける特徴表示トークンの出現回数が規定値以上であるか否かをもとに判定を行っている。図３では、当該判定対象ページにおける特徴表示トークンの出現回数が規定値以上である場合、その判定対象ページが関係のあるページであると判定してステップＳ２３がＹｅｓ側に分岐し、その判定対象ページを取得するために前記ステップＳ２１で用いたＵＲＬを取得している（Ｓ２５）。このＵＲＬの取得は、当該ＵＲＬに対応するブックマークを、クライアント装置１０に登録されたブックマークＢＭ１〜ＢＭ３に追加することにより、ブックマークの集合体ＢＭＳＴの要素を豊富化する処理であってよい。
【００６９】
反対に、当該判定対象ページにおける特徴表示トークンの出現回数が規定値未満である場合には、ステップＳ２３がＮｏ側に分岐し、その判定対象ページを取得するために前記ステップＳ２１で用いたＵＲＬを捨てている（Ｓ２４）。
【００７０】
このような本実施形態において、実際に、作業負担および計算量を低減できるのは、初期設定を行うことと引き替えに、実際の学習に用いる前記学習対象ページのページ数を従来よりも減らした場合である。
【００７１】
前記判定（判定フェーズ）において、ほぼ同等な判定性能を実現するために学習する必要のあったページの数は、本実施形態に対応する実験で従来よりも大幅に低減することができた。具体的には、従来、関係のあるページを３００ページ、無関係なページを５００ページ学習することによって実現できた判定性能とほぼ同等な判定性能を、関係のあるページを２５０ページ、無関係なページを３４０ページ学習するだけで実現することができた。
【００７２】
なお、判定性能は、正しく判定できた判定対象ページの数が約９０ページ、誤判定した判定対象ページの数が約１０ページというものであった。
【００７３】
この実験で、無関係なページの学習数を大幅に低減できた理由は、もともと無関係なページは、主として、関係のあるページとの対比で、無特徴表示トークンを確率Ｐ（ｔ）が０．５付近に集中的に分布させ、特徴表示トークンや反特徴表示トークンと明確に分離する機能を持っていたが、前記初期設定がこの機能の良好な代替手段となり得たからであると考えられる。また、関係のあるページの学習数を減らすことができた理由は、無関係なページに偶然、特徴表示トークンが出現することにより、その特徴表示トークンの確率Ｐ（ｔ）が下がる現象を、無関係なページの学習数を減らすことによって抑制できたためであると考えられる。
【００７４】
（Ａ−３）実施形態の効果
本実施形態によれば、学習対象ページの数を大幅に低減しても従来とほぼ同等な判定性能を実現することが可能であるため、ユーザ（ＵＡ）の作業負担を著しく軽減して利便性を高めることができ、また、学習のためにクライアント装置（１０）が実行する情報処理のための計算量を軽減することもできる。
【００７５】
（Ｂ）他の実施形態
上記実施形態では、クライアント装置１０を通常のパソコンであるものとしたが、クライアント装置１０として、パソコン以外のＷｅｂブラウザ搭載の通信装置を用いてもよいことは当然である。例えば、ＰＤＡや携帯電話機などの携帯機器を用いてもよい。
【００７６】
上記実施形態の初期設定において、無特徴表示トークンに関する各パラメータｗ，ｎｗに設定する初期値は、標準的な値（固定値）であるものとしたが、この値自体も、何らかの学習の結果を反映して変化させるようにしてもよい。
【００７７】
なお、上記実施形態では、Ｗｅｂを例に説明したが、本発明はＷｅｂに限定せず、任意の通信アプリケーションを用いることができる。例えば、電子メールを用いることも可能である。
【００７８】
また、本発明では、任意の文書を対象とすることが可能である。したがって、ネットワーク経由の通信を行うことは必ずしも必須ではない。例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体から読み出した文書を対象とすることも可能である。
【００７９】
さらに、上記実施形態では、特徴表示トークンと、反特徴表示トークンと、無特徴表示トークンの３種類のトークンを用いたが、特徴表示トークンまたは反特徴表示トークンのいずれかを省略してもよい。また、特徴表示トークンと反特徴表示トークンは、任意の趣味嗜好の特徴を表現できるトークンであるという点では同じなので、抽象化して１つの概念にまとめることもできる。
【００８０】
なお、上記実施形態では、トークン（単語）を用いたが、本発明では、複合語など任意の語句を用いることができる可能性がある。
【００８１】
また、上記実施形態で用いたブックマークの集合体ＢＭＳＴに相当する情報を独立にブックマークテンプレートとして提供することも可能である。
【００８２】
例えば、趣味嗜好が「天文学」の人のブックマークテンプレート、趣味嗜好が「経済学」の人のブックマークテンプレートなどを用意し、価値のある情報としてそれ自体をやり取りすることが可能である。
【００８３】
個別にブックマークを追加して行くことにより、手間をかけて少しずつ構成する通常のブックマークの集合体に比べ、ブックマークテンプレートを入手すれば、即座に、その人の趣味嗜好に適合したＷｅｂ環境を構築することができる。
【００８４】
なお、上記実施形態との関係では、このようなブックマークテンプレートは、学習フェーズなどで必要となる上述した関係のあるページまたは無関係なページを容易に取得するための手段として活用することが可能である。また、当該ブックマークテンプレートは、ブックマークテンプレート単位（すなわち、ブックマーク集合体単位）で、対応する趣味嗜好が明確となっているため、これを活用すれば、学習フェーズにおいて、ユーザＵＡがその学習対象ページが関係のあるページであるか、無関係なページであるかを判断すること、および判断結果の入力作業は省略または大幅に軽減できる可能性がある。
【００８５】
以上の説明でハードウエア的に実現した機能の大部分はソフトウエア的に実現することができ、ソフトウエア的に実現した機能のほとんど全てはハードウエア的に実現することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】実施形態にかかるクライアント装置の構成例を示す概略図である。
【図２】実施形態における学習に関する動作例を示すフローチャートである。
【図３】実施形態における判定に関する動作例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態におけるトークン分布の例である。
【符号の説明】
【００８７】
１０…クライアント装置、１１…通信部、１２…制御部、１３…記憶部、１４…入力部、１５…トークン分割機能部、１６…学習機能部、１７…トークンデータベース部、１８…トークン出現回数初期設定機能部、ＢＲ１…Ｗｅｂブラウザ、ＢＭ１〜ＢＭ３…ブックマーク、ＢＭＳＴ…ブックマークの集合体。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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